Prueba de hipótesis
La comprobación de hipótesis es el método científico aplicado a los negocios. Se formula una hipótesis («Las llamadas más breves convierten mejor»), se comprueba con datos reales y se determina si los resultados son estadísticamente significativos o se deben al azar. Este enfoque elimina las conjeturas de la toma de decisiones.
¿Qué es la comprobación de hipótesis en los negocios?
En lugar de basarse en la intuición, las pruebas de hipótesis formalizan sus suposiciones y las comprueban. Las pruebas A/B son la forma más común: se cambia una variable (asunto del correo electrónico, saludo de llamada, tiempo de respuesta del chat), se mide el resultado y se determina si el cambio realmente mejoró los resultados o si solo fue suerte. El análisis de las variaciones en las conversaciones le permite probar diferentes enfoques de los agentes para encontrar lo que realmente convierte.
Significación estadística frente a resultados afortunados
Si 10 personas utilizan la versión A y 8 se convierten (80 %) frente a la versión B, en la que 9 de 20 se convierten (45 %), ¿cuál es mejor? Parece que la A. Pero con muestras pequeñas, esto podría ser cuestión de suerte. La significación estadística comprueba si los resultados se repetirían con muestras más grandes o si se trata solo de ruido aleatorio.
Realización de pruebas de hipótesis eficaces
Elementos clave:
- Hipótesis clara: «Cambiar el saludo de «Hola» a «Buenos días» aumentará la conversión de llamadas en un 5 %».
- Grupo de control: Mantenga una versión sin cambios como referencia.
- Tamaño de la muestra: Realice la prueba con un número suficiente de clientes para lograr significación estadística (normalmente más de 30 por grupo).
- Una variable: cambie solo una cosa a la vez; cambiar varias variables hace que sea imposible saber qué funcionó.
- Ventana temporal: Realice pruebas durante el tiempo suficiente para tener en cuenta las variaciones diarias/semanales.
Preguntas frecuentes relacionadas con
Prueba de hipótesis
¿Cuánto tiempo debo realizar una prueba A/B?
Hasta que alcances la significación estadística con el tamaño de tu muestra (normalmente entre 2 y 4 semanas). Prolongar el periodo no hace daño, pero es innecesario. Acortarlo conlleva el riesgo de obtener falsos positivos (pensar que algo funciona cuando en realidad es suerte).
¿Qué puedo probar para mejorar la conversión?
Casi todo: saludo telefónico, tiempo de respuesta, preguntas de calificación, enfoque para manejar objeciones, estructura de la oferta, momento del seguimiento. Los datos de las conversaciones revelan qué variaciones utilizan más los agentes exitosos: esas son tus pruebas con mayor potencial.
¿Qué pasa si mi prueba no muestra ninguna diferencia?
Esa también es información valiosa. Si cambiar tu enfoque no mejoró los resultados, mantén la versión más simple (menos esfuerzo para los mismos resultados). Pasa a probar otra cosa. Cada prueba negativa acelera el aprendizaje.
¿Puedo probar varias cosas a la vez?
No, si quieres saber qué ha funcionado. Probar cinco variables simultáneamente hace que los resultados sean ininterpretables. Aunque mejore la conversión, no sabrás cuál de los cinco cambios lo ha provocado. Prueba una variable por hipótesis.
¿Cómo puedo saber si un resultado es real o es solo suerte?
Utiliza calculadoras de significación estadística (existen herramientas online gratuitas). Un resultado es «significativo» si se produce por casualidad menos del 5 % de las veces. Utiliza una calculadora de significación con el tamaño de tu muestra y las tasas de conversión para confirmarlo.